clahe算法 matlab实现

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法是一种直方图均衡化的改进算法，它可以根据图像的局部特征来自适应地调整直方图均衡化的参数，从而得到更好的图像增强效果。

在Matlab中，可以使用以下代码实现CLAHE算法：

% 读入待处理的图像
img = imread('test.jpg');

% 设定CLAHE算法的参数
clipLimit = 0.01; % 限制对比度增强的阈值
tileSize = [8, 8]; % 划分图像的块大小

% 应用CLAHE算法进行图像增强
img_clahe = adapthisteq(img, 'ClipLimit', clipLimit, 'NumTiles', tileSize);

% 显示原图和增强后的图像
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_clahe); title('CLAHE Enhanced Image');

在上述代码中，`adapthisteq`函数是Matlab内置的CLAHE算法实现，它的第一个参数是待处理的图像，后面的参数是CLAHE算法的参数设置。`subplot`函数用于在同一窗口中显示原图和增强后的图像。

相关问题

clahe算法 matlab代码

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，限制对比度自适应直方图均衡化）是一种用于图像增强的算法。它是对直方图均衡化方法的改进，通过对图像的小块进行直方图均衡化，限制对比度的增加，从而避免了过度增强的问题。

在MATLAB中，我们可以使用`adapthisteq`函数来实现CLAHE算法。下面是一个使用CLAHE算法增强图像的MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 选择CLAHE算法参数
clip_limit = 0.03; % 对比度限制因子
tile_size = [8 8]; % 块的大小

% 应用CLAHE算法进行图像增强
enhanced_img = adapthisteq(gray_img, 'ClipLimit', clip_limit, 'TileSize', tile_size);

% 显示增强后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(enhanced_img);
title('增强后的图像');

在上面的代码中，首先读取原始图像，并将其转换为灰度图像。然后选择CLAHE算法的参数，包括对比度限制因子和块的大小。最后使用`adapthisteq`函数来应用CLAHE算法进行图像增强，并通过子图显示原始图像和增强后的图像。

以上就是使用MATLAB实现CLAHE算法的代码示例，希望能对你有所帮助！

clahe算法matlab代码

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种用于图像增强的算法。它首先将图像分成许多小块，然后对每个小块应用自适应直方图均衡化（AHE）算法。最后，通过插值来消除块之间的边界，确保增强后的图像平滑自然。下面是用MATLAB编写的CLAHE算法代码：

function enhanced_image = clahe(image, clip_limit, tile_size)
% image：输入图像
% clip_limit：对比度裁剪阈值
% tile_size：分块尺寸

% 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 初始化增强后的图像
enhanced_image = zeros(size(gray_image));

% 计算图像的行数和列数
[rows, cols] = size(gray_image);

% 计算行和列上的分块数
num_row_tiles = floor(rows / tile_size);
num_col_tiles = floor(cols / tile_size);

% 确保clip_limit不为0，限制范围为1到10之间
clip_limit = max(clip_limit, 1);
clip_limit = min(clip_limit, 10);

% 对每个分块应用AHE算法
for i = 1:num_row_tiles
    for j = 1:num_col_tiles
        % 获取当前分块的坐标
        start_row = (i-1) * tile_size + 1;
        end_row = start_row + tile_size - 1;
        start_col = (j-1) * tile_size + 1;
        end_col = start_col + tile_size - 1;
        
        % 获取当前分块的图像
        tile = gray_image(start_row:end_row, start_col:end_col);
        
        % 应用AHE算法
        tile_eq = histeq(tile);
        
        % 裁剪直方图，并缩放到0-255范围
        hist_clip = clipHist(tile_eq, clip_limit);
        
        % 将增强后的分块图像复制到输出图像中
        enhanced_image(start_row:end_row, start_col:end_col) = hist_clip;
    end
end

% 标准化增强后的图像
enhanced_image = uint8(255 * mat2gray(enhanced_image));
end

% 对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围
function hist_clip = clipHist(image, clip_limit)
% 计算直方图
histogram = imhist(image);
% 裁剪直方图
cdf = cumsum(histogram) / numel(image);
cdf_clip = min(cdf, clip_limit / 100);
cdf_clip = cdf_clip / max(cdf_clip);
% 缩放直方图
hist_clip = round(cdf_clip(image) * 255);
end

以上是用MATLAB实现的CLAHE算法的代码。该代码首先将输入图像转换为灰度图像，然后对图像进行分块，并对每个分块应用AHE算法。最后，对直方图进行裁剪并缩放到0-255范围，生成增强后的图像。